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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-22 13:40 ハードウェア上の組込みアプリケーションの性能推定 ○畑中勇人・上田賀一（茨城大）  KBSE2024-64 |
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| 抄録 | （和） | ソフトウェアによる柔軟な機能拡張を可能にする組込みシステム開発が広がっており，ハードウェア上のでソフトウェアの動作性能を事前推定する必要が出てきている．本研究では，開発環境で取得した実行トレースデータを活用し，実機での動作性能を予測する手法を検討する．異なるハードウェア環境で取得したデータを基に，自動運転ソフトウェアAutoware の一機能である“euclidean cluster node”の実行時間を予測する．ハードウェア性能の異なる3つの環境において，Ridge回帰，LSTM，LightGBM，ダウンサンプリングを適用したLightGBMの4手法の機械学習モデルを用いた予測の推定精度を比較した結果を報告する．実機テストを行わなくても性能評価や製品化の判断を可能とするための手法の指針やその一考察を示す． |
| （英） | Embedded system development that enables flexible function expansion through software is becoming increasingly widespread, necessitating the prior estimation of software execution performance on hardware．In this study, we explore a method for predicting execution performance on actual hardware by utilizing execution trace data obtained in the development environment. Using data collected from different hardware environments, we predict the execution time of the "euclidean cluster node," a function of the autonomous driving software Autoware. We compare the estimation accuracy of four machine learning models: Ridge regression, LSTM, LightGBM, and LightGBM with downsampling, across three hardware environments with varying performance levels. Our findings report the results of these comparisons and provide insights and guidelines for methods that enable performance evaluation and productization decisions without the need for actual hardware testing. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / 実行時間 / / / / / / |
| （英） | Machine learning / Runtime / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 449, KBSE2024-64, pp. 71-76, 2025年3月. | |
| 資料番号 | KBSE2024-64 | |
| 発行日 | 2025-03-14 (KBSE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | KBSE2024-64 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | KBSE |
| 開催期間 | 2025-03-21 - 2025-03-22 |
| 開催地（和） | B-nest 静岡市産学交流センター |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | KBSE |
| 会議コード | 2025-03-KBSE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ハードウェア上の組込みアプリケーションの性能推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Performance estimation of embedded applications on hardware |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | 実行時間 / Runtime |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 畑中 勇人 / Yuto Haranaka / ハタナカ ユウト |
| 第1著者 所属（和/英） | 茨城大学 (略称： 茨城大) Ibaraki University (略称： Ibaraki Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上田 賀一 / Yoshikazu Ueda / ウエダ ヨシカズ |
| 第2著者 所属（和/英） | 茨城大学 (略称： 茨城大) Ibaraki University (略称： Ibaraki Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-22 13:40:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | KBSE |
| 資料番号 | KBSE2024-64 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.449 |
| ページ範囲 | pp.71-76 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-03-14 (KBSE) |
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